今天遇到的问题是，要将一份csv数据读入dataframe，但某些列中含有NA值。对于这些列来说，NA应该作为一个有意义的level，而不是缺失值，但read_csv函数会自动将类似的缺失值理解为缺失值并变为NaN。 看pandas文档中read_csv函数中这两个参数的描述，默认会将’-1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘1.#IND’, ‘-1.#QNAN’, ‘#N/A N/A’,’#N/A’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘#NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘-NaN’, ‘nan’, ‘-nan’, ”转换为NaN，且na_values参数还支持定义另外的应处理为缺失值的

cublas64_10.dll，cublasLt64_10.dll，cudart64_100.dll，cudnn_adv_infer64_8.dll，cudnn_adv_train64_8.dll，cudnn_cnn_infer64_8.dll，cudnn_cnn_train64_8.dll，cudnn_ops_infer64_8.dll，cudnn_ops_train64_8.dll，cudnn64_8.dll，cufft64_10.dll，curand64_10.dll，cusolver64_10.dll，cusparse64_10.dll

修复windows 下缺失的dll文件，运行即可100%修复

在若干个不同的地方得到相应的观测值，拉格朗日插值法可以找到一个多项式，其恰好在各个观测的点取到观测到的值。这样的多项式称为拉格朗日（插值）多项式。数学上来说，拉格朗日插值法可以给出一个恰好穿过二维平面上若干个已知点的多项式函数。 本文介绍通过拉格朗日插值法进行缺失值的填充： 先用一组简单的数据看一下拉格朗日插值法 from scipy.interpolate import lagrange import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif']=[

可以使用参数模型（AR、MA 或 ARMA）获得自相关函数或功率谱的准确估计。 通过自动推理，不仅可以从给定的数据中确定模型参数，还可以确定模型结构。 假定存在 ARMASA 和自动光谱分析工具箱。

关于我上传的这个资源的详情，可见博文： https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/124664637 OpenCV4.x进行Cmake时报错"Error in configuration process,project files may be invalid"需要的五个文件。 具体文件名如下： b624b995ec9c439cbc2e9e6ee940d3a2-v0.1.1f.zip 55c0bc8ad27db00116fabf06508de196-opencv_videoio_ffmpeg_64.dll 5de6044cad9398549e57bc46fc13908d-opencv_videoio_ffmpeg.dll 0157251a2eb9cd63a3ebc7eed0f3e59e-ippicv_2019_win_ia32_20180723_general.zip 1d222685246896fe089f88b8858e4b2f-ippicv_2019_win_intel64_20180723_general.zip

大数据-算法-随机缺失函数型平稳遍历数据的非参数核回归估计.pdf

大数据-算法-随机缺失条件下变系数部分线性模型的估计.pdf

matlab集成c代码 SeisCompletionGAN 构建一种对抗生成网络对有缺失的地震二维图像进行重建恢复。 代码环境 python 3.5.4 / Tensorflow 1.9.0 训练集 使用真实地震工区的地震segy格式数据，通过matlab进行读取，分割，得到了10万二维地震图片作为训练数据，5000作为测试数据。 预处理 将.mat数据通过Python转换为图片，并采用缺失道的处理，在输入网络前进行处理加速网络的收敛。 生成器/补全网络 将预处理完成的数据输入补全网络。补全网络如下 采用了白化操作——将输入数据分布变换到0均值，单位方差的分布，加速神经网络的收敛。 补全网络采用了一种编码-解码的结构，类似于自编码器，从最初为了之后的处理而降低分辨率，这样的操作可以降低存储空间和计算时间。 补全网络通过反卷积操作可以使图像在最初的降维后恢复原始的分辨率。 补全网络未采用池化操作来降低分辨率，只使用带步长的卷积操作来降低图像分辨率，相比池化能够在缺失区域产生不那么模糊的纹理。 补全网络采用均方误差作为生成器的损失。 使用加速模型的收敛，在一定程度缓解了梯度消失的问题。 激

基于不完备数据聚类的缺失数据填补方法